我的数据帧时间戳中有一列中有一个列，其中包含 UNIX 13 位时间戳，如下所示：
| 时间戳| | ------------- | | 1584528257638 | | 1586618807677 | | 1585923477767 | | 1583314882085 |
使用 pandas 可以很容易地将其转换为：
ms = pd.to_datetime(df[column], unit='ms')
df[column] = ms
然而，在 pySpark 中，这并不那么容易，我发现了其他一些内容，例如这篇文章试图实现这个目标。最后毫秒的串联对我不起作用，它总是导致第二个时间戳 (HH:mm:ss) 而不是 HH:mm:ss.SSS。
到目前为止我尝试过的是：
df = df.withColumn("unix_timestamp", F.unix_timestamp(df.timestamp,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS z') + F.substring(df.timestamp, -3,3).cast('float')/1000)
df = df.withColumn("ms_Timestamp", F.to_timestamp(df["unix_timestamp"]))
不幸的是，没有将其转换为毫秒时间戳，我不知道还能做什么。
我将不胜感激最终获得毫秒时间戳的任何帮助。
祝一切顺利，并提前致谢。